这是因为缺少相应的依赖库导致的,在我们使用arm-none-linux-gnueabi时直接在命令行后面添加-static即可,但是使用arm-linux-androideabi则不行
作者 Taskiller Hi 基友们，我在上篇文章中讨论了Linux平台上NX的特性。我们已经知道一般情况下NX（Windows平台上称其为DEP）和地址空间分布随机化（ASLR）会同时工作，所以也值得看一下ASLR在Linux平台是如何工作的。事实证明，Linux上ASLR的实现与Windows上的有些显著的差异。 在Windows平台，ASLR不会影响运行时的性能，只是会拖慢模块加载的速度。根据文档《Windows ISVSoftware Security Defenses》的描述，要
前言 免责声明：本站提供安全工具、程序(方法)可能带有攻击性，仅供安全研究与教学之用，风险自负! 地址空间布局随机化(ASLR)，在你知道目标代码或数据定位的前提下，它可以变成一种规避攻击的技术。正因为黑客并不知道整个地址空间的布局，ASLR技术变得极为有效。只有当可执行程序编译为PIE时（地址无关可执行文件），才能最大限度地从ASLR技术那里获得保护，因为其所有组成部分都是从随机地址加载的。 然而，当可执行文件被编译成PIE之后，GNU/Linux下的ASLR实现的过程中，会出现一个名为Offset2
cURL相信很多做开发的、运维的都不陌生，是非常有用的一个终端请求工具，借助于它可以在命令行中进行HTTP、FTP等请求，在Linux系统中应用非常广泛。但是它目前有一个缺陷，语法复杂，上手难度挺高，甚至目前还不直接支持JSON参数请求。胖哥最近发现了另一个类似的工具httpie，非常简单的一个HTTP命令行客户端，甚至有点酷炫。
在Linux中有两种RELRO模式：Partial RELRO 和 Full RELRO。Linux中Partical RELRO默认开启。
EXP Template #coding:utf-8 import sys from pwn import * from one_gadget import generate_one_gadget # context.terminal = ["tmux","splitw","-h"] context.terminal = ["tmux","new-window"] context.log_level = "debug" ### 远程本地连接 def ProLoc(elf_addr,libc_addr,pr
对于测试人员，经常使用 Jmeter 或 Postman 进行接口测试与调试，其实市面上还有很多接口测试工具，本篇将介绍一个简单但功能强大的命令行 HTTP 和 API 测试客户端-HTTPie，适用于 API 时代，方便对 API、HTTP服务器和 web 服务进行测试和调试。
官方:HTTPie：API 时代的人性化 CLI HTTP 客户端 HTTPie 是一个命令行 HTTP 客户端。它的目标是使 CLI 与 Web 服务的交互尽可能人性化。HTTPie 设计用于测试、调试以及通常与 API 和 HTTP 服务器交互。http&https命令允许创建和发送任意 HTTP 请求。它们使用简单自然的语法，并提供格式化和彩色输出。 📷 HTTPie的掉星事件 原本HTTPie在GitHub上有54k+的stars,但是由于将仓库私有化,该仓库GitHub上的一切数据全部归零。10年
PWN是一个黑客语法的俚语词，自”own”这个字引申出来的，意为玩家在整个游戏对战中处在胜利的优势。本文记录菜鸟学习linux pwn入门的一些过程，详细介绍linux上的保护机制，分析一些常见漏洞如栈溢出,堆溢出，use after free等,以及一些常见工具介绍等。
平时压力测试，生成一些数据后分析，直接看 log 不是很直观，前段时间看到公司同事分享了一个绘制图表python 模块 : plotly， 觉得很实用，利用周末时间熟悉下。
暑假的时候遇到了一群一起学习安全的小伙伴，在他们的诱劝下，开始接触国外的CTF比赛，作为最菜的pwn选手就试着先打两场比赛试试水，结果发现国外比赛真有意思哎嘿。
license: "cc-by-nc-nd-4.0" description: "本文手把手指导如何创建一个可以执行的共享目标文件"
想要实现跨平台编译且可运行的程序，那么我们就需要静态链接，这样生成程序才不会因为动态链接库的原因运行失败。
想要在Android设备上运行C/C++程序可执行文件，可采用一个方法就是使用NDK编译，很多时候要比gcc编译更适合，这里我采用的是imx6q开发板上面装载了自己编写的Android6.0.1镜像，在Ubuntu64位系统上采用NDK编译。
日常工作中，常常需要画各种图表，利用专业的画图的工具如 Visio 等当然能画出我们想要的图表。但是我们只是想要简单的图表时，也可以通过借助 Markdown 相关语法实现，大大提高效率。
在使用 smem 命令时，有几个注意事项可以帮助你更有效地利用这个工具并避免潜在的误解或错误。以下是几点重要的使用注意事项：
日志服务（Cloud Log Service，CLS）与 Grafana 打通，支持将 CLS 的原始日志数据与 SQL 聚合分析结果导出，并在 Grafana 展示。您只需安装 CLS 日志服务 Grafana 插件，并在 Grafana 填写检索分析的语句，即可在 Grafana 上展示结果。
如何检查Ubuntu Linux上的内存使用情况，我们可以安装并使用Smem内存报告工具来显示Ubutnu Linux系统上的内存使用情况。 Smem是一个命令行工具，用于检查Linux，每个进程的内存使用情况，百分比或图表。 Stellarium smem是一个可以在Linux系统上提供大量内存使用情况报告的工具。 与现有工具不同，smem可以报告比例集合大小（PSS），这是对虚拟内存系统中库和应用程序使用的内存量的更有意义的表示。 📷 Smem使用被称为Resident Set Size(RSS)的标准
不少小伙伴在开发过程中都有对模块进行压测的经历，压测结束后大家往往喜欢使用Excel处理压测数据并绘制数据可视化视图，但这样不能很方便的使用web页面进行数据展示。本文将介绍使用python-plotly模块来进行压测数据的绘制，并且生成静态html页面方便结果展示。
栈溢出保护是一种缓冲区溢出攻击缓解手段，当函数存在缓冲区溢出攻击漏洞时，攻击者可以覆盖栈上的返回地址来让shellcode能够得到执行。当启用栈保护后，函数开始执行的时候会先往栈里插入cookie信息，当函数真正返回的时候会验证cookie信息是否合法，如果不合法就停止程序运行。攻击者在覆盖返回地址的时候往往也会将cookie信息给覆盖掉，导致栈保护检查失败而阻止shellcode的执行。在Linux中我们将cookie信息称为canary。
为了了解 Linux 或 macOS 上的内存使用情况，人们通常使用 top 或 htop。我很想看到一个单一的数字：一个进程占用了多少内存。但这些工具所显示的统计数据可能很难理解。对于网页浏览器来说，它甚至更加复杂，因为它们经常运行许多独立的进程。它们在 top 输出中显示为一个长长的列表，每一个都有自己的单独指标。
由于一般的系统调用如果想要向内核传递一些参数的话，为了保证用户态和内核态的数据隔离，往往需要把当前寄存器状态先保存好，然后再切换到内核态，当执行完后还需要在会恢复寄存器状态，而这中间就会产生大量的系统开销。因此为了解决这个问题，linux系统会将仅从内核里读取数据的syscall单独列出来进行优化，如 gettimeofday、time、getcpu。而其地址也将是固定的，原型如下
栈溢出保护是一种缓冲区溢攻击缓解手段，当函数存在缓冲区溢出攻击漏洞时，攻击者可以覆盖栈上的返回地址来让shellcode能够得到执行，当启动栈保护后，函数开始执行的时候会显往栈里插入cookie的信息，当函数真正返回的时候会验证cookie信息是否合法，如何不合法就停止程序运行。攻击者在覆盖返回地址的时候往往会将cookie信息给覆盖掉，导致栈保护检查失败而阻止shellcode的执行。在Linux中的cookie信息成为canary。
jira 自带大量bug统计分析功能。如果使用jira pie chart 构建图表时，应该是系统没有按照中文库，参考https://aliang.org/Linux/jira-font.html
其实 ggplot2 并没有类似于 geom_pie() 这样的函数实现饼图的绘制，它是由 geom_bar() 柱状图经过 coord_polar() 极坐标弯曲从而得到的。 对于为什么 ggplot2 中没有专门用于饼图绘制的函，有人说：“柱状图的高度，对应于饼图的弧度，饼图并不推荐，因为人类的眼睛比较弧度的能力比不上比较高度（柱状图）。” 关于饼状图被批评为可视化效果差，不推荐在 R 社区中使用的文章在网络也有不少，感兴趣的可以去搜一下。
smem 是Linux系统上的一款可以生成多种内存耗用报告的命令行工具。与现有工具不一样的是 smem 可以报告 PSS【Proportional Set Size（按比例占用大小）】，这是一种更有意义的指标。可以衡量虚拟内存系统的库和应用程序所占用的内存数量。
先验文件，本题文件为 32 为可执行文件，保护约等于没开。值得注意的是，该文件又是静态链接，因此又可以直接调用一些未被调用过的函数来解题，比如老朋友 mprotect() 函数。
GNU glibc 标准库的gethostbyname函数爆出缓冲区溢出漏洞，漏洞编号：CVE-2015-0235，该漏洞可以让攻击者直接远程获取操作系统的控制权限。 这个漏洞影响到了自从2000年以来的几乎所有的GNU/Linux发行版，攻击者对GNU/Linux进行远程利用，在glibc中的__nss_hostname_digits_dots()函数的堆缓冲区溢出漏洞造成，这个函数由_gethostbyname函数调用。 RedHat的安全通告中也确认了是高危远程利用，"一个攻击者可以远程利用拿下对端进
可以看到程序在申请chunk的函数中申请了长度为0x80的块，但是在edit函数中允许输入0x100的长度，因此存在unlink漏洞，思路是伪造chunk，然后进行任意地址读，读取libc加载基址，然后进行任意地址写，问题在于本程序开启了RELRO保护，导致GOT表无法被修改，而查看内存发现libc加载部分的后半部是允许写入的，那么我们可以修改freehook。
已经大半个月没有更新文章了，大家还记得之前作者写的一篇关于RT-Thread的微内核移植的文章吗？如果不记得没关系。看如下是文章链接。
首先，使用pip install pyecharts 即可安装 pyecharts。
先来一张美图 📷 image-20220303215422650 1 zsh 介绍 1.1 Linux shell Linux/Unix 提供了很多种 Shell，为毛要这么多 Shell？ 难道用来炒着吃么？那我问你，你同类型的衣服怎么有那么多件？花色，质地还不一样。写程序比买衣服复杂多了，而且程序员往往负责把复杂的事情搞简单，简单的事情搞复杂。牛程序员看到不爽的 Shell，就会自己重新写一套，慢慢形成了一些标准，常用的 Shell 有这么几种，sh、bash、csh 等，想知道你的系统有几种 shel
缺乏足够的物理内存（RAM）的系统的运行速度将显着降低，因为进程在RAM和交换之间移动。如果Linux系统开始运行缓慢，则首先解决的任务之一是释放物理内存。
chart 包是一个简单的本地图表库，支持时间序列和连续折线。是数据可视化第三方库。
二、知识要求三、过程分析1.观察主页面和每个电脑界面的网址2.寻找每个电脑的id3.找到存放电脑的价格和评论数的信息4.爬取信息的思路四、urllib模块爬取京东笔记本电脑的数据、并对其做一个可视化实战五、可视化结果1.运行结果2.可视化结果
一款命令行工具，用于从Vdex文件反编译和提取Android Dex字节码的工具。
最近在刷vulnhub靶场，偶然间做到了dpwwn系列的靶场，其中dpwwn03靶场提权用的是程序栈溢出的漏洞，相对常规方法还是比较少见的，所以拿出来单独在这里研究下。既然讲到了提权，顺带介绍下常规的提权方式：
pie 函数文档 : https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/pie.html
1 . Android 版本目录 : platforms 中存储了各个 Android 版本编译时需要的动态库与静态库资源 , 如 android-29 中就是该版本对应的本地库资源 ;
题目给了 bzImage，core.cpio，start.sh 以及 vmlinux 四个文件，接下来简单介绍一下。
上一篇完成了按照日期范围查询bug的柱状图，本篇承接前面的内容，绘制2个饼图，分别按照bug优先级和bug状态进行统计
导入类库 1 from pyecharts import Pie, Bar, Gauge, EffectScatter, WordCloud, Map, Grid, Line, Timeline 2 import random make_point：标注，类似于matplotlib的text is_stack：堆叠，将同一图表中的不同图像堆叠显示 is_label_show：显示每个数据的标注 is_datazoom_show：数据缩放显示 地图 1 value = [120, 11
这里面我们首先要上传我们自己的研究区，然后加载每一年的数据降水数据，通过系数转化，完成正常降水量的展示，我们通过对reduceregion的统计，分别算出平均降水量，分辨率设定为1000米，最后加载影像的chart折线图，用于存放坐标横轴时间和纵轴的对象（降水），这里我们首先看一下降水数据
本文中介绍的是如何利用px.pie和go.Pie来绘制饼图，以及在饼图中的相关参数设置。
构建一个显示的数值的函数，将plt.pie中的autopct=该函数即可。 代码： import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl mpl.rcParams['font.size'] = 7.0 # matplotlib设置全局字体 # 创建两组数据 x1 = [30,25, 66, 13, 23] x2 = [29, 28, 90, 19, 31] x_0 = [1,0,0,0] #用于显示空心
Numpy是Python开源的数值计算扩展，可用来存储和处理大型矩阵，比Python自身数据结构要高效；
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